Máster en ingeniería de datos y big data
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Excelente todo. La vedad que me he sentido muy satisfecho con el trato que he recibido en el centro, cuenta con una excelente atención los docentes son de un alto nivel y con mucha experiencia. Ha sido una muy buena elección
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En todo son excelentes, la educación es de alta calidad y mediante ella se transmiten muy buenos valores. Cuentan con las capacidades adecuadas para brindar una buena atención y generar en los alumnos entusiasmo.
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Master
En Málaga
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¡No dudes en comenzar, fórmate ahora!
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Tipología
Master
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Lugar
Málaga
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Duración
1 Año
La cantidad de datos e información que gestiona una entidad es asombrosa y con las tecnologías actuales y desarrollo del conocimiento en esta área hace que sea el momento adecuado. Con el Master en ingeniería de datos y big data adquieres las herramientas necesarias para lograr una correcta gestión de datos masivos. Ahora esta formación se encuentra en el amplio catálogo de Emagister para que accedas a ella desde una cómoda modalidad presencial y con una duración de un año impartida por ESESA IMF Málaga.
Conoces de la mano de profesionales, los fundamentos del aprendizaje profundo, modelos conexionistas y redes neuronales. Así como tambien a aplicar las técnicas de minería de texto y procesamiento del lenguaje natura. Adquiriendo conceptos de análisis estadístico y predictivo y aprendiendo sobre los fundamentos de la programación en R para el tratamiento de datos. Logrando estar actualizado sobre temas en la seguridad y legislación de los datos, además de las técnicas de seguridad. Entre más temas que presenta esta completa formación, donde te preparas correctamente para enfrentarte al mundo laboral.
Capacítate con esta completa formación y no lo dudes más, dirígete al botón de “Pide información” que se encuentra en esta misma página de Emagister y haz clic habiendo completado tus datos para que a la brevedad un asesor capacitado en el área te guie en todo lo que necesitas.
Información importante
eBeca:
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A tener en cuenta
El objetivo principal del Máster es que los alumnos aprendan del conocimiento y experiencia práctica de profesionales que combinan un background técnico sólido y la aplicabilidad de las tecnologías, mediante el uso de la tecnología, utilizando las herramientas software que se aplican en entornos profesionales para obtener una formación en el área de Business Analytics y Big Data de manera flexible que les permita insertarse en el mercado profesional en esta área.
El programa va dirigido a recién titulados de las ramas de informática, ingenieros de diversas especialidades y para alumnos procedentes de diferentes formaciones universitarias que tengan conocimientos previos de la materia.
Titulación Universitaria.
Máster por la Universidad Nebrija y Máster por IMF Smart Education
Las sesiones presenciales crean entornos de discusión y aprendizaje activos donde todos los participantes, docentes y alumnado, comparten conocimientos y experiencias que enriquecen, sin lugar a duda, todos los ámbitos del programa.
Un asesor va a estar contactándote para ampliar la información y resolver todas tus dudas.
La realización del programa le dará la oportunidad al alumno de dirigirse a las siguientes salidas profesionales, dependiendo de su formación previa:
· Big Data Architect
· Data Scientist
· Big Data Developer
· Machine Learning Engineer
· NLP Consultant
· Chief Data Officer (CDO)
· Big Data Consultant
· Data Analyst
· Business Analyst
Opiniones
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Excelente todo. La vedad que me he sentido muy satisfecho con el trato que he recibido en el centro, cuenta con una excelente atención los docentes son de un alto nivel y con mucha experiencia. Ha sido una muy buena elección
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En todo son excelentes, la educación es de alta calidad y mediante ella se transmiten muy buenos valores. Cuentan con las capacidades adecuadas para brindar una buena atención y generar en los alumnos entusiasmo.
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Valoración del curso
Lo recomiendan
Valoración del Centro
Carlos Vivas
Manuel Laborda
Materias
- E-business
- Toma de decisiones
- Seguridad de datos
- Análisis de datos
- Redes neuronales
- Bases de datos relacionales
- Tecnologías de la información
- Big Data
Temario
MÓDULO 01. Modelos y aprendizaje estadísticos.
- Lenguaje R y tratamiento de datos.
- Análisis exploratorio de datos.
- Probabilidad e Inferencia estadística.
- Modelos lineales y aprendizaje estadístico.
- Regresión logística, modelos restringidos de ridge y lasso y gradiente descendiente.
- GLMS y series temporales.
MÓDULO 02: Aprendizaje automático aplicado.
- Introducción al aprendizaje automático.
- Modelos supervisados.
- Modelos no supervisados.
- Fundamentos de programación con Python.
- Compartir datos, código y recursos en repositorios.
- Fundamentos de tratamiento de datos con el stack científico de Python.
- Ingeniería de características y selección de mode.
- Reglas de asociación y market basket analysis.
MÓDULO 03: Aprendizaje profundo.
- Introducción al aprendizaje profundo.
- Modelos conexionistas.
- Redes neuronales multicapa.
- Redes neuronales convolucionales.
- Redes neuronales recurrentes.
- Redes neuronales adversarias.
MÓDULO 04: Minería de texto y procesamiento del lenguaje natural (PLN).
- Introducción histórica y tecnológica.
- Herramientas PNL I: NLTK.
- Herramientas de PLN II: Brat y Gate.
- Text mining I: clustering.
- Text mining II: sentimiento y temas.
- Otras aplicaciones y técnicas de PLN.
MÓDULO 05: Business Inteligence y visualización.
- Introducción al Business Inteligence.
- Fundamentos de bases de datos relacionales.
- Almacenes de datos y bases de datos analíticas.
- Metología Kimball.
- Herramientas de extracción, transformación y carga.
- Aplicaciones de Business Inteligence.
- Fundamentos de visualización de datos.
- Herramientas de visualización.
MÓDULO 06: Almacenamiento e integración de datos.
- Bases de datos no convencionales.
- Modelos de base de datos basados en documentos.
- Modelos de base de datos basados en columnas.
- Modelos de base de datos basados en grafos.
- Modelos de base de datos basados en clave-valor.
- Adquisición de datos.
MÓDULO 07: Infraestructura de Big Data
- Manejo de máquinas virtuales y terminal de comandos.
- Fundamentos de tecnologías de Internet.
- Procesamiento de datos con Hadoop.
- Herramientas Hadoop.
- Procesamiento de datos con Spark.
- Arquitecturas de streaming.
- Componentes de arquitecturas de streaming.
MÓDULO 08: Valor y contexto de la analítica big data
- El business case de Big Data.
- Proyectos de Big Data.
- Aplicaciones analíticas por sectores.
- Tecnologías emergentes en analítica.
- Gestión de equipos y métodos ágiles.
- Estándares de gestión de proyectos.
- Buenas prácticas en los procesos de Big Data.
MÓDULO 09: Aplicaciones analíticas y Seguridad de los Datos
- Caso de estudio de analítica escalable.
- Caso de estudio de analítica en redes sociales.
- Caso de estudio en Internet Of Things.
- Caso de estudio en analítica financiera (el rating de empresas).
- Caso de estudio en analítica de clientes: Location Analytics.
- Caso de estudio de técnicas de recuperación de información.
- Principios de seguridad de datos.
- Legislación en la seguridad de datos.
- Auditoría e informática forense.
- Fundamentos y técnicas de ciberseguridad.
MÓDULO 10. Desarrollo TFM
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Máster en ingeniería de datos y big data